Nba Stats Predictor MCP

🚀 NBA データ予測アプリケーションの MCP サーバー

このツールは MCP をベースに構築され、NBA データ予測アプリケーションに使用されます。リアルタイムデータ分析と高度な統計モデリングを利用して、選手のパフォーマンス予測を生成します。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.8 以上
• pip パッケージマネージャー
• Claude Desktop

インストール手順

1. このリポジトリをローカルデバイスにクローンします。

2. プロジェクトディレクトリに移動します。

   cd nba-stats-predictor-application
   

3. 仮想環境を作成します。

   python3 -m venv venv
   

4. 仮想環境をアクティブ化します。

   source venv/bin/activate
   

5. 依存関係をインストールします。

   pip install -r requirements.txt
   

6. 必要なデータをダウンロードします。

   python3 data_pipeline/download_data.py
   

7. 予測モデルをトレーニングします。

   python3 models/train_model.py
   

8. FastAPI サーバーを起動します。

   uvicorn api.fastapi_server:app --reload
   

9. 新しいターミナルウィンドウを開きます。

10. プロジェクトディレクトリに戻ります。

11. UV パッケージマネージャーをインストールします。

    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    

12. 現在のターミナルを再起動します。

13. MCP サーバーを実行します。

    uv run mcp_main.py
    

14. 別の新しいターミナルウィンドウを開きます。

15. Claude Desktop を設定します。

    code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
    

    注意：ファイルが存在しない場合は、作成してください。

16. claude_desktop_config.json ファイルに以下の設定を追加します。

    {
        "mcpServers": {
            "NBA-stats-predictor": {
                "command": "/実際のパス/プロジェクトディレクトリ/.venv/bin/uv",
                "args": [
                    "--directory",
                    "/実際のパス/プロジェクトディレクトリ/",
                    "run",
                    "mcp_main.py"
                ]
            }
        }
    }
    

    /実際のパス/プロジェクトディレクトリ/ を実際のプロジェクトパスに置き換えてください。

17. これで、Claude Desktop でこの MCP ツールを使用できるはずです。

💻 使用例

設定が完了したら、Claude Desktop で NBA データ予測ツールを使用して、これから行われる試合の選手のパフォーマンス予測を取得できます。

🔧 トラブルシューティング

• 設定ファイル内のすべてのパスが正しいことを確認してください。
• コマンドを実行する前に、仮想環境がアクティブ化されていることを確認してください。
• すべての依存関係が正しくインストールされていることを確認してください。
• FastAPI サーバーを起動する前に、それが実行中であることを確認してください。